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做网站题材,广汉市建设局网站,广东海外建设监理有限公司网站,杭州 高端网站定制0 1 什么是大模型#xff1f; 大模型#xff0c;英文名为 Large Model#xff0c;即大型模型#xff0c;早期也被称为 Foundation Model#xff08;基础模型#xff09;。它是一个简称#xff0c;完整表述是“人工智能预训练大模型”#xff0c;其中“预训练”是一项关…01什么是大模型大模型英文名为 Large Model即大型模型早期也被称为 Foundation Model基础模型。它是一个简称完整表述是“人工智能预训练大模型”其中“预训练”是一项关键技术后续再做详细阐释。日常交流中提及的大模型通常特指语言大模型Large Language Model简称 LLM也叫大语言模型这是目前应用最为广泛的一类。除此之外还有视觉大模型、多模态大模型等。将所有类别的大模型统称为广义大模型而语言大模型则被称为狭义大模型。从本质上看大模型是包含超大规模参数通常达十亿个以上的神经网络模型。在之前科普人工智能时介绍过神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经元的连接方式从输入数据中学习并生成有用的输出。全连接神经网络是其中一种其每层神经元与下一层的所有神经元都有连接包含 1 个输入层、N 个隐藏层和 1 个输出层。而广为人知的卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM以及 transformer 架构都属于神经网络模型。目前业界大部分大模型都采用了 transformer 架构。大模型的“大”不仅体现在参数规模上。首先架构规模大。以 OpenAI 公司的 GPT - 4 为例其隐藏层多达 120 层每层神经元数量达到 14336 个整个架构规模庞大神经元节点数量众多。大模型的参数数量与神经元节点数密切相关一般来说神经元节点数越多参数也就越多GPT - 4 的参数数量大约为 1.76 万亿。其次训练数据规模大。还是以 GPT - 4 为例其训练数据总量高达 13 万亿 tokens数据规模相当于 4500 万本英文书籍按单本书 1MB 计算堪称海量。如此庞大的训练数据为大模型的学习和泛化能力提供了坚实的基础。最后算力需求大。训练大模型需要大量的 GPU 算卡资源且每次训练耗时极长。公开数据显示GPT - 4 使用 1 万至 2 万张 A100 GPU 集群进行训练训练周期约 90 - 100 天总能耗成本约 6300 万美元。由此可见训练大模型不仅需要强大的硬件支持还需要耗费巨大的资金和能源。综上所述大模型堪称一个虚拟的庞然大物具有架构复杂、参数庞大、依赖海量数据以及高算力需求等特点其研发和训练成本极高。与之相对的是小模型。小模型参数较少百万级以下、层数较浅具有轻量级、高效率、易于部署等优点。它适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景能够快速响应需求。大模型是如何训练出来的接下来让我们一同了解大模型的训练过程。大模型具备强大的学习能力它能从海量数据中汲取“知识”并运用这些知识完成回答问题、内容创作等任务。其中汲取知识的过程叫训练运用知识的过程叫推理。而训练又包含两个关键环节即预训练Pre-trained和微调Fine tuning。● 预训练预训练大模型时需先选定框架如常用的 transformer。接着向模型“投喂”海量数据助其习得通用特征表示。那大模型为何学习能力如此强大且参数越多学习力越强呢这可通过麻省理工公开课里的一张图下图来理解这张图是深度学习模型中单个神经元的结构。神经元的处理本质上是函数计算在相关算式里x 代表输入y 代表输出而预训练的关键在于通过给定的 x 和 y 来求解算式中的“权重weights”W。权重在模型中起着决定性作用它掌控着输入特征对模型输出的影响程度。模型通过反复训练来不断调整和确定权重这便是训练的核心意义所在。权重是模型参数的主要类别之一除此之外偏置biases也至关重要。权重决定了输入信号对神经元的影响力度偏置则可看作神经元的“容忍度”体现着神经元对输入信号的敏感程度。简单来讲预训练过程就是依据数据的输入和输出反复“推算”出最为合理的权重和偏置也就是模型的参数。训练完成后这些参数会被妥善保存以备模型后续使用或部署。通常情况下参数数量越多模型就越有能力学习到更为复杂的模式和特征进而在各类任务中展现出更卓越的性能。我们常说大模型具备两种显著的特征能力即涌现能力和泛化能力。当模型的训练数据和参数规模不断扩大直至达到特定的临界规模后便会展现出一些事先难以预测的、更为复杂的能力和特性。此时模型能够从原始训练数据中自动学习并挖掘出新的、更高层次的特征和模式这种能力被称作“涌现能力”。拥有涌现能力的大模型仿佛脑子突然“开窍”不再局限于复述知识而是能够深入理解知识并具备发散思维的能力。泛化能力则是指大模型通过“投喂”海量数据学习到复杂的模式和特征后能够对从未见过的数据做出准确预测。打个比方就像董宇辉读书众多即便有些书未曾读过他也能凭借深厚的积累和灵活的思维侃侃而谈。然而参数规模的不断增大在提升大模型能力的同时也会带来一系列问题。一方面会导致资源消耗大幅增加另一方面还可能提高“过拟合”的风险。过拟合是指模型对训练数据的学习过于精细以至于捕捉到了训练数据中的噪声和细微的无关信息而未能把握数据的总体趋势和规律。这就好比大模型变成了“书呆子”只知道死记硬背却无法融会贯通、灵活运用。接下来我们再谈谈预训练所使用的数据。预训练采用的是海量的未标注数据规模可达几十 TB。之所以选择未标注数据是因为互联网上此类数据极为丰富获取相对容易。而标注数据基本依赖人工标注需要耗费大量的时间和金钱成本高昂。预训练模型能够借助无监督学习方法如自编码器、生成对抗网络、掩码语言建模、对比学习等这些方法大家可另行深入了解从未标注数据中学习到数据的通用特征和表示。不过这些数据并非随意从网上下载而来而是需要经过严格的收集、清洗、脱敏和分类等处理流程。通过这些处理可以去除异常数据和错误数据删除隐私信息使数据更加标准化从而为后续的训练过程奠定良好基础。至于获取数据的方式则多种多样。对于个人和学术研究而言可以通过官方论坛、开源数据库或者研究机构等渠道获取数据对于企业来说既可以自行收集和处理数据也可以直接从外部渠道购买市场上有专门的数据提供商可满足企业的数据需求。● 微调经过预训练学习我们获得了一个通用大模型。不过这种模型通常不能直接投入使用在处理特定任务时其表现往往不尽如人意。此时就需要对模型进行微调。微调是给大模型提供特定领域的标注数据集对预训练的模型参数进行细微调整使模型能更好地完成特定任务。经过微调的大模型可称为行业大模型比如基于金融证券数据集微调就能得到金融证券大模型。若再基于更细分的专业领域微调便是专业大模型也叫垂直大模型。我们不妨把通用大模型想象成中小学生行业大模型如同大学本科生专业大模型则似研究生。在微调阶段由于所需数据量远小于预训练阶段对算力的需求也就大幅降低。值得注意的是对于多数大模型厂商而言一般只专注于预训练而不进行微调而行业客户通常只做微调不开展预训练。这种“预训练 微调”的分阶段训练方式能有效避免重复投入节省大量计算资源显著提升大模型的训练效率和效果。预训练和微调都完成后还需对大模型进行评估。通过采用实际数据或模拟场景进行评估验证确认大模型的性能、稳定性和准确性等是否达到设计要求。当评估和验证顺利通过大模型基本就打造完成了。接下来便可以部署这个大模型让它投身于推理任务。此时的大模型已然“定型”参数不再改变真正具备了“干活”的能力。大模型的推理过程就是我们使用它的过程。我们可以通过提问、提供提示词Prompt等方式让大模型回答我们的问题或者按照要求生成相应的内容。再来一张完整的流程图0****2大模型究竟有什么作用依据训练的数据类型和应用方向大模型通常可划分为语言大模型、音频大模型、视觉大模型以及多模态大模型。语言大模型以文本数据为训练基础在自然语言处理NLP领域表现出色。它具备理解、生成和处理人类语言的能力广泛应用于诸多场景。在文本内容创作方面能生成文章、诗歌、代码等在文献分析中可深入剖析资料还能进行摘要汇总提炼关键信息在机器翻译领域也能实现不同语言间的准确转换。大家熟知的 ChatGPT 就属于语言大模型。音频大模型以音频数据训练可识别和生产语音内容。在语音助手、语音客服场景中它能与用户流畅交流在智能家居语音控制方面让用户通过语音指令轻松操控设备。视觉大模型以图像数据训练擅长计算机视觉CV领域。它能够识别图像中的物体、场景等信息还能生成逼真的图像甚至对受损图像进行修复。在安防监控中可实时监测异常情况自动驾驶领域助力车辆识别路况医学和天文图像分析方面也能发挥重要作用。多模态大模型融合了 NLP 和 CV 的能力能整合并处理文本、图像、音频和视频等不同模态的信息处理跨领域任务如文生图、文生视频、跨媒体搜索等。今年以来多模态大模型发展迅猛成为行业焦点。若按应用场景分类大模型类别更为丰富涵盖金融、医疗、法律、教育、代码、能源、政务、通信等众多领域。以金融大模型为例它可用于风险管理、信用评估、交易监控、市场预测、合同审查以及客户服务等在金融行业发挥着多方面的作用。0****3大模型的发展趋势当下中国10亿参数规模以上的大模型数量已突破100个呈现“百模大战”的热闹景象。这些大模型在应用领域和参数规模上各有千秋但无一例外背后都需要巨额资金投入。据行业估测训练一个大模型成本可能从几百万美元到上亿美元不等。如此高昂的成本下众多企业纷纷推出大模型其中不乏资源浪费之嫌。而且大模型有开源和闭源之分。有能力打造闭源大模型的企业在行业内并不多见大部分大模型其实是基于开源框架和技术构建的这在一定程度上是为了迎合资本市场或是跟风蹭热度。即便如此行业内仍有部分头部企业执着于追求参数规模更大的超大模型这类模型参数可达数万亿甚至数千万亿个。比如OpenAI、xAI等企业马斯克就曾在X平台宣布xAI团队成功启动了全球最强大的AI训练集群该集群由10万块H100组成主要用于Grok 2和Grok 3的训练与开发。不过对于大多数企业而言拥有万卡规模和万亿参数的大模型已接近发展天花板继续加大投入的意愿不强资金实力也不允许。随着行业逐渐回归理性企业的关注焦点正从“打造大模型”转向“使用大模型”。如何将大模型应用于实际场景、吸引更多用户、创造商业价值成为各大厂商的核心任务。大模型要落地应用就需实现能力“入”端即下沉到终端设备。因此AI手机、AI PC、具身智能等概念愈发火热成为新的发展热点。以AI手机为例高通、联发科等芯片厂商纷纷推出具备更强AI算力的手机芯片OPPO、vivo等手机厂商也在手机中内置大模型并推出众多原生AI应用。第三方AI应用更是如雨后春笋般涌现截至目前行业数据显示具有AI功能的APP数量已超300万款。2024年6月AIGC类APP的月活跃用户规模达6170万同比增长653%。大模型入端还催生了轻量化趋势。由于终端设备资源有限大模型需通过剪枝、量化、蒸馏等技术进行优化在保持性能的同时降低对计算资源的需求从而更好地适配终端设备为用户带来更流畅、便捷的AI体验。0****4大模型会带来哪些挑战大模型无疑是科技领域的一项重大突破它能帮我们处理诸多事务节省时间、提升效率在生活与工作中发挥着积极作用。然而大模型也是一把双刃剑在带来便利的同时也引发了一系列新挑战。其一冲击就业市场。AI浪潮下大模型凭借强大的能力会取代部分人类工作岗位导致失业率上升。一些重复性、规律性强的工作很可能首当其冲让不少从业者面临失业风险。其二引发版权纠纷。大模型依赖已有数据进行学习在文本、图像、音乐和视频创作等领域其生成内容的版权和知识产权归属难以界定。它虽助力创作但“引用”人类创作者作品的行为界限模糊长此以往可能挫伤人类原生创作的积极性。其三造成算法偏见与不公平。训练数据中的偏差会被大模型学习吸收进而在预测和生成内容时表现出不公平。比如可能无意中强化性别、种族和宗教等方面的刻板印象和偏见甚至被别有用心者用于政治宣传和操纵影响选举和公共舆论走向。其四存在被用于犯罪的风险。大模型能生成逼真的各类内容这为诈骗、诽谤、虚假信息传播等恶意行为提供了便利给社会安全带来严重威胁。其五带来能耗难题。大模型的训练和推理需要海量计算资源这不仅增加了企业成本还产生了巨大的碳排放。部分企业为迎合市场或盲目跟风无节制地进行大模型训练造成资源浪费和不必要的碳排放。总之大模型在伦理、法律、社会和经济层面带来的威胁和挑战不容小觑我们需要投入更多时间和精力去探索应对之策以实现科技与社会的和谐发展。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 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